三、多层线性模型在国内外经济管理研究中的应用

　　Cohen运用多层线性模型(HLM)在美国劳动力市场进行劳动报酬研究。Cohen在对“种族，阶级和劳动力市场”的研究中，关注到了美国大都市的白人工人阶级和种族构成的问题。他的研究，否认了那种认为种族歧视在当代的美国越来越淡化的主流理论，并指出了在黑人聚集区，不论是黑种男性还是女性工人的劳动报酬都比白人明显要少。并且对于收入不平等来说，种族影响要远远大于阶级影响。此外，Cohen与Huffman关于美国劳动力市场的两个研究报告，分别针对妇女劳动报酬的贬值和劳动报酬体现出的种族歧视，利用HLM方法进行了非常认真和客观的分析。 国内对于HLM的研究和应用还刚刚起步。从收集的现有资料看，实证研究多集中在教育、心理学领域。这与教育、心理学研究领域内的数据有显着的层次特性有相关。国内应用HLM在经济管理领域内进行实证分析的研究成果较少，笔者只查阅到一篇论文《高等学校工资增长趋势研究》。文中利用HLM的两层发展模型分析了1997年～2002年某高校教职工工资增长的个体差异及影响教职工工资多少和增长速度的因素。

　　四、HLM 应用的总结

　　(1)多层次线性模型虽然整体上是一种新的方法，但同时也是原有统计方法的迭加，所包含的常规统计方法的原理并没有被推翻。模型的二层或者更高层依然要做回归，HLM是多层回归，采用迭代的方式，应用条件更苛刻，所需数据量很大。《分层线性模型》的作者Bryk和Raudenbush发现，“160个学校且每个学校约60个学生，??数据仅可以支持3个随机系数再加上1个随机截距的估计”。当每个学校的学生数增加时，自变量也还可以增加。如果利用HLM进行纵向追踪研究，至少需要三次以上的数据。数据过少无法做出不同观测对象的发展曲线，而这恰恰是核心部分。

　　观测的次数越多，多层线性分析的结果就越可靠。国内研究数据的获取较为困难，大部分学者的研究主要依赖统计年鉴上获得的数据。可得到的数据种类很少，同时数据的准确性和及时性较低。

　　因此，目前国内利用HLM 进行实证研究的较少。

　　(2)HLM 软件没有中文版，对软件的使用说明国内甚少。因此，对于软件的使用，国内学者一直处于摸索阶段。比如说老版本的HLM(<6.0)不能读取新版本spss(>11.0)生成的.sav 数据格式。而只能降低SPSS版本或者升级HLM 版本到6.0以上。这些使用中遇到的问题只能慢慢摸索，这也对国内学者研究多层线性的应用研究产生了阻碍。

　　参考文献：

　　[1]蔡永红 姜勤德:统计在社会科学领域应用的新进展及反思[J].统计研究，2006(2)

　　[2]Philip N. Cohen and Matt L.Huffman. Individuals, Jobs,and LaborMarkets: The Devaluation of Women's Work (Research Report). 2002

　　[3]李小松等译:多水平分析模型[M].四川科学技术出版社，2000

　　[4]张雷等:多层线性模型应用[M].教育科学出版社，2003

　　[5]盖笑松 张向葵:多层线性模型在纵向研究中的运用[J].心理科学2005，28(2)

　　[6]刘红云 孟庆茂:教师背景变量对教师教学效果影响的多层线性分析[J].心理发展与教育.2002(4)

　　[7]葛建军:社会科学研究中得分层数据问题[J].内蒙古社会科学，2004(5)

　　[8]DorisR. Enewisl,ete..TheGenderGapinMath：ItsPossibleOrininsinNeinhborhood

　　[9] Effects[J].AmericanSociolonicalReview,Vol.59,No.6,Dec.,1994